1、技术融合与系统架构《LLM+Recommendation|基于大语言模型的推荐系统相关论文集锦》（RUC AI Engine）系统整理了LLM与推荐系统结合的核心论文，涵盖知识增强、多模态交互、图数据融合等方向，重点分析LLM如何提升推荐系统的语义理解能力。
2、EdgeRec：电商信息流的端上推荐系统提出基于边缘计算的端侧推荐框架，通过实时用户行为分析与模型推理，降低云端依赖，提升推荐响应速度。EdgeRec：边缘计算在推荐系统中的应用详细阐述EdgeRec如何利用终端算力实现特征处理、模型推理与重排序，解决传统推荐系统延迟高、隐私风险等问题。
3、尽管未产出顶会论文，但系统性建立了大模型推理知识框架，并认识到工业界对MLsys人才的需求差异——专门从事MLsys的团队能提供更优质的资源与成长环境。美团实习：业务场景落地在美团机器学习引擎组，作者接触到MLsys在搜广推领域的应用，发现部分工作对业务重要但对个人发展价值有限。
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